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支持或反驳：分析证据的立场以检测脱离上下文的误导性和虚假信息
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种支持立场提取网络（SEN），可以在一个统一的框架中提取多模态证据的不同立场，并引入基于命名实体的共现关系计算的支持 - 反驳分数到文本 SEN 中。实验结果显示，该方法优于现有的基线模型，最佳模型在准确率上取得了3.2%的性能提升。
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关键要点
- 在线误导和虚假信息是一个重大社会问题，常见形式为错位信息。
- 错位信息通过错误关联真实图像与虚假文字说明或误导性描述产生。
- 本研究提出了一种支持立场提取网络（SEN），用于提取多模态证据的不同立场。
- SEN引入了基于命名实体的共现关系计算的支持-反驳分数。
- 在公共的大规模数据集上进行的实验显示，该方法优于现有基线模型。
- 最佳模型在准确率上取得了3.2%的性能提升。
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